Реальная статистика использования LLM в офисе: итоги 7 месяцев
Анализ реальных логов 527 сотрудников выявил, что корпоративное использование LLM обходится в разы дешевле подписок. Узнайте, почему 80% пользователей бросают нейросети и на что на самом деле уходит бюджет в 535 тысяч рублей.
Вместо теоретических прогнозов аналитиков, данное исследование базируется на анализе обезличенных транзакций 527 сотрудников, тестировавших нейросети с июня по декабрь 2025 года. Результаты показали, что корпоративный сектор часто переоценивает интенсивность взаимодействия персонала с искусственным интеллектом. Из всей группы лишь 416 человек хотя бы единожды воспользовались сервисом, совершив в общей сложности 122 346 обращений.
Экономика и эффективность
Выбор модели оплаты за фактически израсходованные токены оказался стратегически верным решением. Суммарные издержки за указанный срок составили 535 тысяч рублей (эквивалент 6851 доллара). В пересчете на одного активного участника это обходится в 184 рубля ежемесячно. Для сравнения: закупка стандартных индивидуальных планов по 20 долларов увеличила бы нагрузку на бюджет в 8,5 раз.
Интересно распределение трат: львиная доля средств — 64% — была направлена на генерацию изображений. Если ограничить функционал исключительно текстовыми задачами с использованием SOTA-решений, таких как Gemini 3 Pro Preview или последние версии Anthropic и GPT, стоимость эксплуатации упала бы до 62 рублей на юзера.
Барьеры внедрения
Низкая активность (в среднем 42 запроса на человека в месяц) объясняется сложностью технологии для массового потребителя. Согласно выводам Якоба Нильсена, лишь 20% населения обладают навыками качественного промпт-инжиниринга. Большинство сотрудников прекращают эксперименты после нескольких неудачных попыток, и только те, кто нашел конкретные сценарии применения, возвращаются к инструментам регулярно.
Что это значит
Кейс доказывает, что маркетинговый шум вокруг нейросетей не конвертируется в автоматическое использование. Компании, внедряющие LLM, должны ориентироваться на оплату по факту и уделять внимание обучению штата. Без развития навыков формулирования задач дорогостоящие вычислительные мощности остаются невостребованным ресурсом, а реальная стоимость их эксплуатации при грамотном подходе оказывается значительно ниже рыночных ожиданий.
